Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
JoVE Journal Behavior
Click here for the English version

Behavior

تصميم تجريبي متعدد التخصصات ومتعدد الوسائط لدراسة تجارب الفحص الأصيل في الوقت الحقيقي تقريباً

Published: September 4, 2019 doi: 10.3791/60037
Automatic Translation
1, 3, 1, 1, 1, 2, 3, 3
1Department of Engineering Education, College of Engineering, Utah State University, 2Department of Electrical and Computer Engineering, College of Engineering, Utah State University, 3Department of Educational Psychology, College of Education, University of Oregon

Summary

تم تطوير تصميم تجريبي للتحقيق في التأثيرات في الوقت الحقيقي لتجربة الامتحان لتقييم الحقائق العاطفية التي يعاني منها الطلاب في إعدادات ومهام التعليم العالي. هذا التصميم هو نتيجة لنهج متعدد التخصصات (مثل علم النفس التربوي، والبيولوجيا، وعلم وظائف الأعضاء، والهندسة) ومتعددة الوسائط (على سبيل المثال، علامات اللعاب، والدراسات الاستقصائية، وأجهزة الاستشعار الكهربائي).

Abstract

على مدى السنوات العشر الماضية، ازداد البحث في عواطف الطلاب في البيئات التعليمية. وعلى الرغم من أن الباحثين دعوا إلى إجراء المزيد من الدراسات التي تعتمد على مقاييس موضوعية للخبرة العاطفية، فإن هناك قيوداً على استخدام مصادر البيانات المتعددة الوسائط. تعتمد دراسات العاطفة والتنظيم العاطفي في الفصول الدراسية عادة على أدوات المسح، أو أخذ عينات من الخبرات، أو القطع الأثرية، أو المقابلات، أو إجراءات المراقبة. هذه الأساليب، على الرغم من قيمتها، تعتمد بشكل رئيسي على الذاتية المشارك أو المراقب وتقتصر في قياسها الحقيقي لأداء الطلاب في الوقت الحقيقي إلى نشاط الفصول الدراسية أو مهمة. وهذه الأخيرة، على وجه الخصوص، تشكل حجر عثرة أمام العديد من العلماء الذين يسعون إلى قياس العواطف والتدابير الأخرى ذات الصلة في الفصول الدراسية قياسا موضوعيا في الوقت الحقيقي.

الغرض من هذا العمل هو تقديم بروتوكول للدراسة التجريبية لاستجابات الطلاب في الوقت الحقيقي لتجارب الامتحانات خلال حالة تقييم حقيقية. ولهذا الغرض، قام فريق من علماء النفس التربويين والمهندسين والباحثين في مجال التعليم الهندسي بتصميم بروتوكول تجريبي يحتفظ بالحدود المطلوبة لقياس المستشعر الفسيولوجي الدقيق، وأفضل الممارسات لجمع اللعاب، و بيئة اختبار أصيلة. وعلى وجه الخصوص، تُجرى الدراسات القائمة التي تعتمد على أجهزة الاستشعار الفسيولوجية في بيئات تجريبية منفصلة عن البيئات التعليمية (مثل اختبار الإجهاد ترير)، أو منفصلة في الوقت المناسب (قبل المهمة أو بعدها على سبيل المثال)، أو إدخال خطأ تحليلي (على سبيل المثال، استخدام أجهزة الاستشعار في البيئات التي من المحتمل أن يتحرك فيها الطلاب). وهذا يحد من فهمنا لاستجابات الطلاب في الوقت الحقيقي لأنشطة الفصول الدراسية ومهامها. وعلاوة على ذلك، دعت البحوث الأخيرة إلى تناول المزيد من الاعتبارات حول قضايا التوظيف، وقابلية التكرار، والصلاحية، والإعداد، وتنظيف البيانات، والتحليل الأولي، وظروف معينة (على سبيل المثال، إضافة متغير في التجربة التصميم) في أبحاث العواطف الأكاديمية التي تعتمد على نُهج متعددة الوسائط.

Introduction

وقد أدرك علماء النفس منذ فترة طويلة أهمية عواطف البشر في توضيح سلوكياتهم1. ضمن دراسة التعليم، أصبحت العواطف الإنجاز الأكاديمي (AEE) محور البحوث العاطفة2. ويقول الباحثون الذين يستخدمون AAE أن السياقات الظرفية الطلاب يجدون أنفسهم في المهم أن تنظر عند فحص عواطف الطلاب. قد يواجه الطلاب المشاعر المتعلقة بالاختبار أو الفصول الدراسية أو المتعلقة بالتعلم التي تنطوي على عمليات متعددة المكونات، بما في ذلك المكونات العاطفية والفسيولوجية والتحفيزية والمعرفية. يتم التعبير عن AEE في شكلين: التكافؤ (إيجابي / سلبي) وتفعيل (الطاقة المركزة / غير المركزة). المشاعر الإيجابية المنشطة، مثل التمتع، قد تزيد من العمليات العاكسة مثل الإدراك، في حين أن المشاعر الإيجابية تعطيل مثل الفخر قد يؤدي إلى مستويات منخفضة من المعالجة المعرفية. السلبية تفعيل العواطف مثل الغضب والقلق قد تثير الاشتباك، في حين أن المشاعر السلبية تعطيل مثل اليأس قد يخفف الدافع3،4،5. العواطف الأكاديمية تسهم في كيفية التعلم، وإدراك، واتخاذ قرار، والاستجابة، وحل المشاكل2. لتنظيم العواطف الأكاديمية، يجب على الفرد أن يمتلك الفعالية الذاتية (SE)6،7،8،وهي ثقتهم في قدرتهم على استخدام السيطرة على دوافعهم، والسلوك، والبيئة الاجتماعية 6.الفعالية الذاتية والعواطف الأكاديمية مترابطة، حيث يرتبط انخفاض الفعالية الذاتية إلى العواطف السلبية التعطيل (على سبيل المثال، القلق، والغضب، والملل) وأعلى الفعالية الذاتية يرتبط بالعواطف المنشطة الإيجابية (على سبيل المثال، السعادة، الأمل، الإثارة)6،7،8. ويعتقد أيضا أن SE ترتبط بقوة لأداء6،7،8.

وقد اعتمدت البحوث التي درست العواطف الفصول الدراسية على التقارير الذاتية، والملاحظات، والمقابلات، والتحف (على سبيل المثال، الامتحانات والمشاريع)9،10. على الرغم من أن هذه الأساليب توفر معلومات سياقية غنية حول تجارب الطلاب في الفصول الدراسية، إلا أن لديها قيود كبيرة. على سبيل المثال، تعتمد المقابلات والملاحظات والتقارير الذاتية على استقراء الأفراد10. وقد سعت أساليب أخرى لدراسة العواطف الأكاديمية بشكل أقرب من الباحثين السابقين، مثل تلك التي تستند إلى نهج أخذ العينات الخبرة حيث يطلب الباحثون من الطلاب الإبلاغ عن مشاعرهم خلال اليوم الدراسي11. على الرغم من أن هذا البحث يسمح لنا بالإبلاغ عن عواطف الطلاب بشكل أكثر دقة، إلا أن هذا العمل يعتمد على أساليب الإبلاغ الذاتي ولا يسمح بالإبلاغ في الوقت الحقيقي حيث يتعين على الطلاب إيقاف عملهم في الامتحان لمعالجة مسح التجربة.

في الآونة الأخيرة، بدأ الباحثون في معالجة المخاوف حول تدابير التقرير الذاتي من خلال استخدام التدابير البيولوجية أو الفسيولوجية للعاطفة9،التي جنبا إلى جنب مع غيرها من الأدوات أو التقنيات مثل المسوحات، والملاحظات، أو المقابلات، يتكون من شكل متعدد الوسائط لجمع البيانات للبحوث التعليمية والنفسية12. على سبيل المثال، يتم استخدام التقنيات البيولوجية، بما في ذلك العلامات البيولوجية اللعابية، لفهم دور العمليات البيولوجية في الإدراك، والعاطفة، والتعلم، والأداء13،14،15. للعمليات المعرفية, الاندروجين (على سبيل المثال, التستوستيرون) وقد تم ربط أنماط الاعتراف المكاني المختلفة في البالغين والأطفال16,17 في حين أن الهرمونات الغدة النخامية-الغدة النخامية-adrenocortical (على سبيل المثال, الكورتيزول) و ترتبط الهرمونات الرجاسية (على سبيل المثال، اللعاب α-amylase أو sAA) إلى استجابة الإجهاد بين الأفراد18،19،20.

النشاط الكهربائي (EDA) يمثل مقياسا فسيولوجيا لتنشيط الجهاز العصبي اللاإرادي (ANS) ويرتبط بزيادة تنشيط النظام، الحمل المعرفي، أو الاستجابات العاطفية المكثفة21،22 ،23. في أنشطة الفحص، يتأثر EDA بالتنقل البدني21،22،درجات الحرارة الجسدية والمحيطة24،25،26،27،والكلام من الأفكار28، فضلا عن حساسية ودرجة الاتصال من الأقطاب التناظرية الرقمية إلى الجلد29.

على الرغم من أن هذه يمكن أن تكون قيود على استخدام EDA، فإن هذه التقنية لا تزال توفر نظرة ثاقبة قيمة حول ما يحدث خلال الامتحانات في الوقت الحقيقي تقريبا، ويمكن أن تكون بمثابة أداة واعدة لاستكشاف AEE وإلى حد، والفعالية الذاتية. ونتيجة لذلك، يمكن الحصول على صورة دقيقة للطلاب AEE من خلال مزيج من أساليب المسح، لتحديد تكافؤ العاطفة، والبيانات الفسيولوجية والبيولوجية، لقياس تفعيل تلك العاطفة. وتستند هذه الورقة إلى منشور سابق عن أنشطة الفحص30 وتوسع نطاق ذلك العمل ليشمل نُهجاً متعددة الوسائط (باستخدام الدراسات الاستقصائية لأخذ عينات من الخبرات، وأجهزة استشعار EDA، والمؤشرات البيولوجية اللعابية) في سيناريو الفحص. ومن الضروري الإشارة إلى أن البروتوكول الوارد وصفه أدناه يسمح بجمع بيانات المشاركين المتعددين في نفس الوقت ضمن إطار تجريبي واحد.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

ووافق مجلس الاستعراض المؤسسي على الإجراءات في إطار استعراض عام أجري في جامعة ولاية يوتا للدراسات المتعلقة بالمواضيع البشرية واستخدام هذه الهياكل. وتشمل النتائج النموذجية فصلين دراسيين من دورة الهندسة الثابتة، ولكل منها إعداد تجريبي مختلف قليلا، في مؤسسة غربية للتعليم العالي في الولايات المتحدة. تم تطوير امتحانات التدريب العملي، التي كان محتواها موازياً للامتحانات الفعلية، من قبل مدرب الدورة وتم استخدامها لدراستنا. الرجاء ملاحظة أن البروتوكول الموضح أدناه يصف الخطوات المتزامنة، وقد تتداخل بعض الخطوات.

1- اعتبارات التصاميم التجريبية ودمج الممارسات التأديبية

ومع نظر الباحثين في التصاميم التجريبية من هذا النوع، يجب إدماج المعارف والنهج التأديبية بطريقة تكمل وتحافظ على الهدف البحثي الرئيسي. ومع إضافة صكوك وأساليب جديدة، يلزم إجراء اعتبارات إضافية للتحقق من الصحة. في هذا العمل، سوف نستكشف دراسة تجريبية حيث تم استخدام المسوحات وأجهزة الاستشعار الكهربائي لأحد الفصول الدراسية (التصميم التجريبي A)، وجمع العلامات الحيوية اللعابية (أي الكورتيزول وsAA) أضيفت إلى الفصل الدراسي التالي (التجريبية تصميم B). وفيما يلي الاعتبارات الخاصة بالإعدادين:

  1. التصميم التجريبي مع المسوحات وأجهزة الاستشعار الكهربائي
    1. أجهزة الاستشعار الكهربائي حساسة. يمكن أن تخلق استجابات المشاركين الصاخبة، إذا تم تنشيطها عن غير قصد، ارتفاعًا كبيرًا في استجابة EDA. ويكتسي ذلك أهمية خاصة عند النظر في جمع بيانات متعددة من المشاركين، الذين قد تعزز إجراءاتهم هذه الاستجابات الواهية. على هذا النحو، تأكد من إعداد مساحة العمل بعناية لتقليل أكبر عدد ممكن من الانحرافات. كما هو مبين في الشكل 1، وتشمل درع الاختبار إذا استكشاف تجارب الفحص للفرد أو مجموعة من الأفراد.
      ملاحظة: لزيادة الصلاحية الإيكولوجية لبيئة الاختبار، خطط لتوفير أي مواد يستخدمها الطالب في امتحانه الفعلي (مثل المصنفات وأوراق المعادلة) للسماح للمشاركين بالتفكير في أي مشاكل امتحان مطلوبة والبت فيها
    2. توفر أجهزة الاستشعار الكهربائية إشارة كل 1/4من الثانية. للسماح بتحديد الحدث ودراسته، قم بتنفيذ خطة لجمع مقياس دقيق لبداية المهمة. عند مزامنة أجهزة الاستشعار الكهربائية مع المسوحات، تأكد من مزامنة عرض سؤال الاستطلاع مع جهاز الاستشعار الكهربائي باستخدام الساعة الداخلية للكمبيوتر لتحديد إطار زمني لجمع البيانات (انظر الشكل 1). في حالة استخدام أي مستشعرات كهربائية تعمل بتقنية Bluetooth (على سبيل المثال، راجع جدول المواد)،فإن أوقات المزامنة في توقيت غرينتش ميريديان (GMT) لمراعاة تغييرات المنطقة الزمنية والاختلافات في التوقيت الصيفي أثناء إجراءات جمع البيانات30.
      ملاحظة: إذا كان استخدام ملقم ويب لعرض المحفزات (على سبيل المثال، سؤال الاختبار، عنصر الاستطلاع، وما إلى ذلك)، تأكد من محاذاة الأوقات بين الملقم وساعة الكمبيوتر الداخلية حيث لا تتم مزامنة هذه عادةً. لاحظ أنه قد يكون من الضروري التثبيت المسبق لخادم ويب عبر النظام الأساسي (على سبيل المثال، XAMPP أو خوادم Apache الأخرى) لكل كمبيوتر مستخدم للدراسة. إذا كنت تنوي مزامنة كاميرا ويب لأغراض تسجيل الفيديو، ففكر في استخدام برامج الأمان التي تسمح بتسجيل تاريخ الفيديو ووقته والساعة والدقيقة والثانية والثانية (على سبيل المثال، 01/01/2000 04:01:02:05) من الفيديو. لاحظ أنه يجب أيضًا مزامنة هذا الفيديو مع الساعة الداخلية للكمبيوتر والأجهزة الأخرى (على سبيل المثال، مستشعر EDA). قم بتعيين كاميرات الويب لقياس وجه المشارك بزوايا مختلفة، إذا لزم الأمر. نوصي بأن يتم وضع الفيديو بالتوازي مع سطح محطة العمل وكاميرات الويب التي تواجه الهبوط لوضع الفيديو عند 30 درجة إلى 45 درجة من سطح محطة العمل إلى وجه المشارك.
    3. وضع جهاز الاستشعار الكهربائي على اليد غير المهيمنة للمشارك لتقليل أي ضوضاء في الإشارة بسبب الحركة أو خطأ الاتصال الكهربائي أثناء جمع البيانات، كما هو مقترح في بروتوكول سابق30. إذا كان الباحثون يرغبون في تقليل القطع الأثرية في EDA بسبب الحركة، بديل واحد هو إدراج وسادة هلام المعصم في موقع مريح للمشارك، وهذا يسمح لهم في الوقت نفسه للراحة أيديهم غير المهيمنة على.
      ملاحظة: يجب توحيد موضع الكمبيوتر المحمول ولوحة الجل وأجهزة الاستشعار وأوراق الفحص والعناصر الأخرى في الدراسة لضمان التكرار عبر ظروف الامتحان والفصول الدراسية. كما هو موضح في الشكل 1،تم استخدام شريط الرسام لوسط كل بند (على سبيل المثال، أجهزة الكمبيوتر المحمولة، وصحائف الامتحان، والكاميرات) من الإعداد التجريبي باستمرار عبر المشاركين والفصول الدراسية لجمع البيانات.
    4. لقراءات أجهزة الاستشعار الكهربائي، إنشاء فترة خلالها المشاركين قد حققت حالة استرخاء لإنشاء خط الأساس بيانات EDA31. لهذا، إما الإشارة إلى وقت في بداية الامتحان للمشاركين التحديق في درع الاختبار (~ 5-15 دقيقة) أو برمجة هذا جديلة في الكمبيوتر المحمول كجزء من برنامج ختم الوقت. عند الانتهاء من هذه الفترة، يمكن للمشاركين البدء بأي دراسات استقصائية ذات صلة وأسئلة الامتحانات. وعلى نفس المنوال، قم بتعيين فترة استرخاء في نهاية تجربة الامتحان.
  2. التصميم التجريبي مع المسوحات، وأجهزة الاستشعار الكهربائي، والعلامات الحيوية اللعابية
    1. عند دمج أجهزة الاستشعار الكهربائي مع المسوحات والمؤشرات الحيوية اللعابية، تأكد من تقليل الأعطال إلى أقصى حد ممكن. كاستراتيجية واحدة، إنشاء فيديو تدريبي لمساعدة المشاركين على فهم كيفية توفير عينات اللعاب الخاصة بهم في فترات زمنية محددة من الامتحان وفقا لمواصفات التصنيع (انظر جدول المواد)للحد من انقطاع من الباحثين.
      ملاحظة: في هذه الدراسة، كان الباحثون مهتمين بجمع اللعاب خلال أربع نقاط زمنية: بداية، وسط، نهاية، وبعد الامتحان. ومع ذلك، يمكن للباحثين اختيار أوقات أخرى يرونها مناسبة لدراستهم. أيضا، استخدمنا طريقة جمع مسحة32 بدلا من طريقة سال لعابه السلبي33 لسهولة الاستخدام وأسرع أوقات جمع العينة. أيضا، اخترنا الكورتيزول34 وsAA35 مجموعات (انظر جدول المواد)واتبع مواصفات الشركة المصنعة في تجهيزها. ومع ذلك، إذا لم يكن لدى مجموعتك مختبر بيولوجي لإجراء هذه الأشكال من الاختبار، فقد يتمكن موفرو أخرى من تحليل العينات32و36.
    2. عند جمع عينات اللعاب، يكون برودة مع الجليد الجاف مع درجة حرارة داخلية من -20 درجة مئوية. وهذا من شأنه أن يمنع تدهور درجة حرارة الغرفة من الإنزيمات لعينات الكورتيزول34. إذا جمع اللعاب ألفا-amylase، استقراره أطول بكثير (~ خمسة أيام في درجة حرارة الغرفة والسماح ل5 دورات تجميد ذوبان35). إذا جمع على حد سواء، كما كان الحال في هذه الدراسة، اتبع المبادئ التوجيهية اللازمة لتخزين عينات الكورتيزول اللعابي وفقا لتوصيات الشركة المصنعة34،35.
    3. إذا كنت تستخدم طريقة جمع المسحة25، يجب أن تبقى المسحة إما في الخد الداخلي أو تحت لسان المشارك لمدة 60 ق. عند التعامل مع القنينات وقبعات جمع العينات، اتبع بروتوكولات الشركة المصنعة34و35 ونقل المعلومات إلى المشاركين قبل بدء الدراسة.
      ملاحظة: إذا كانت التجربة أكثر دقة (على سبيل المثال، جمع البيانات السؤال عن طريق السؤال)، تأكد من تسجيل أوقات بداية وإزاحة كل مجموعة عينة اللعاب، كما قد تحتاج إلى أن تؤخذ في الاعتبار في تحليل EDA. وينطبق الشيء نفسه على بداية أوقات جمع بيانات الاستقصاء وتعويضها. لجمع البيانات اللعابية، وضعت مجموعتنا نظام وضع العلم للسماح للمشاركين بإخطار الباحث / بروكتور عندما تكون عينة اللعاب جاهزة لجمعها. النظر في تعيين بروكتورس متعددة للمساعدة في خلال جلسة تجريبية في حالة عينات اللعاب متعددة جاهزة ليتم جمعها وتخزينها.

2. إعداد وتنظيف ما قبل وبعد التجربة

  1. الدراسات الاستقصائيه
    1. في نموذج الاستطلاع، تنظيم عملية جدولة، وتعيين بطاقات المشاركين، وجمع أي معلومات ديموغرافية، حسب الحاجة. أيضا، إنشاء أو تسمية مسبقة أي أسئلة المسح ذات الصلة استعدادا لتصدير البيانات. وسيتيح ذلك تنظيف البيانات وإدارتها وتحليلها الإحصائي بشكل أسرع وأكثر كفاءة.
    2. مزامنة العرض التقديمي للاستطلاع وأوقات الخروج خلال بروتوكول الامتحان. في حالة دمج أجهزة الاستشعار أو الفيديو، قم بمزامنة هذه التقنيات مع برنامج الاستطلاع أيضًا.
    3. على سبيل المجاملة وحرصاً على المساهمة في بيئة بحثية ودية ومرحبة، وإذا وافق المدربون على ذلك، قم بإعداد رسالة إلكترونية للمتابعة الآلية تحتوي على ردود على أسئلة الامتحان لإرسالها إلى المشاركين مباشرة أو بعد ذلك بوقت قصير مشاركتهم في الدورة.
  2. أجهزة الاستشعار الكهربائي
    1. التخطيط لجدولة مسبقة للمشاركين في جلسة/وقت الامتحان، وتقييم أي معلومات طبية وعادات غذائية لجمع EDA واللعاب30 والهيمنة اليدوية لمجموعة EDA30،وتذكير المشاركين بتجنب استهلاك المنتجات السكرية أو الكافيين في يوم التجربة. وهذا مهم لأن بعض الحالات الطبية (مثل الاضطرابات الأيضية) والعادات الغذائية (مثل استهلاك الكافيين) يمكن أن تؤثر على EDA (والقيم اللعابية)، كما هو مقترح في بروتوكول سابق30.
    2. قبل وصول المشاركين، تأكد من معايرة أجهزة الاستشعار بشكل صحيح، وقد تم الاعتناء بتحديثات البرامج، وتم تنظيف أجهزة الاستشعار مع مناديل الكحول بنسبة 70٪30.
    3. عند تركيب مستشعر EDA على معصمي المشارك، تأكد من وضعه على يد المشارك غير المهيمنة. لاحتواء جهاز استشعار EDA:
      1. ضع جهاز الاستشعار مع الزر الذي يواجه أسفل نحو الإبهام.
      2. مع النخيل التي تواجه حتى نحو وجوههم، والمشاركين رسم خط وهمي من الفضاء بين الإصبع الثاني والثالث من أيديهم غير المهيمنة إلى منطقة منتصف المعصم ووضع أقطاب الاستشعار هناك.
      3. اطلب من المشاركين احتواء أحزمة أجهزة الاستشعار بطريقة ليست ضيقة جداً أو فضفاضة جداً.
        ملاحظة: يمكن العثور على صورة تمثيلية لهذا التركيب في الشكل 2.
    4. عند بدء تشغيل جهاز الاستشعار، تأكد من اتباع بروتوكولات الشركة المصنعة31 لضمان إعداد أجهزة الاستشعار لجمع البيانات. في هذه التجربة، تم تصميم البروتوكول للاستخدام مع علامة تجارية معينة من أجهزة الاستشعار (انظر جدول المواد)،على الرغم من أن الباحثين مدعوون لاستخدام أي جهاز استشعار الفسيولوجية من اختيارهم.
      1. بالنسبة للأجهزة المستخدمة هنا، قم بالضغط على زر الاستشعار لمدة ثلاث ثوانٍ. سوف يومض الضوء الأخضر بشكل متقطع، متبوعاً بضوء وامض أحمر، ثم يحدث تلاشي.
      2. أثناء التلاشي، للتأكد من أن جهاز الاستشعار هو ON، اضغط على الزر مرة واحدة لأقل من 1 s. إذا كان يومض أحمر، فإنه يشير إلى أنه يتم تسجيل البيانات.
    5. عند إيقاف تشغيل جهاز الاستشعار، اضغط على الزر لمدة 3 s. سيتم إيقاف تشغيل جهاز الاستشعار إذا كانت الأضواء على الجزء السفلي من معصمه تذهب من الأخضر إلى تتلاشى.
    6. لاسترداد البيانات من جهاز الاستشعار، قم بتوصيلها بالكمبيوتر، وتحميل البيانات في نظام إدارة البرامج وفقًا لتوصيات الشركة المصنعة31.
  3. العلامات الحيوية اللعابية
    1. كما ذكر من قبل، قبل تقييم أي حالات طبية أو العادات الغذائية التي قد تؤثر على القيم اللعابية أثناء التحليل. أيضا، تذكير المشاركين بعدم ارتداء أي بلسم الشفاه، والماكياج، أو المنتجات بالقرب من الشفاه عند وصولهم إلى الدورة، وهذا يمكن أن يدخل الملوثات التي قد تؤثر على الكورتيزول واللعاب ألفا-amylase العينات. إذا وصل المشاركون مرتدين هذه المنتجات، قم بتوجيههم بلطف إلى دورة المياه أو توفير مناديل مناسبة من شأنها إزالة هذه المنتجات دون إدخال مواد كيميائية أخرى (على سبيل المثال، الماء على منديل مقابل مناشف مزيل المكياج). وأخيرا، غرف تجربة واضحة من المواد الغذائية أو المشروبات التي لها رائحة قوية (على سبيل المثال، البيتزا والبرتقال) التي قد تعزز إنتاج اللعاب بين المشاركين.
    2. عند وصول المشاركين إلى الغرفة التجريبية، سكب المشاركون اليد 1 أوقية من الماء في كوب في حضورهم. اطلب منهم أن يحفيو ويبتلعوا الماء . ويتم ذلك لمسح الفم من أي بقايا الطعام التي قد تؤثر على بيانات الكورتيزول واللعاب ألفا-أميليز.
    3. إذا كان جمع بيانات EDA بالاقتران مع اللعاب، أذكر المشاركين بلطف لتقليل حركة اليد في اليد التي لديها جهاز استشعار EDA. وعلى هذا النحو، سيتعين إبلاغ المشاركين بأن أي جمع عينات اللعاب المقدميجب أن يتم في أيديهم المهيمنة. ولتسهيل هذه العملية، يوصى بأن يتضمن الإعداد التجريبي قوارير او حاملة مسبقاً لتقليل أي فقدان للعينات (انظر الشكل 1).
    4. عند جمع عينات اللعاب، ارتداء قفازات نيتريل جديدة للحد من أي جسيمات الغبار أو أي ملوثات أخرى من زيوت اليد ليتم نقلها إلى قارورة عينة اللعاب.
    5. كما هو مبين سابقا، نقل العينات على الفور إلى برودة التي لديها درجة حرارة داخلية من -20 درجة مئوية.

3. زيادة الصلاحية الإيكولوجية في ضوء المسوحات، وأجهزة الاستشعار الكهربائي، والمؤشرات الحيوية اللعابية

  1. فيما يتعلق بصحة الامتحان
    1. لتوفير تجربة اختبار أصلية، قم بمحاذاة محتوى الامتحان مع محتوى المقرر الدراسي. لهذا الغرض، راجع محتوى المقرر الدراسي بالتعاون مع مجموعة من خبراء المحتوى، بما في ذلك مدرس المقرر الدراسي.
    2. حدد تقييمًا (اختبارًا أو تقييمًا) لمحتوى المقرر الدراسي الذي يمكن تكراره في إعداد تجريبي، أو يمكن أن يكمل محتوى المقرر الدراسي الحالي (مثل امتحان التدريب العملي).
      ملاحظة: اعتمادا ً على سياسات مجلس المراجعة المؤسسية لمؤسستك، قد لا يُسمح باستخدام الامتحانات الحقيقية بسبب الضرر المحتمل لدرجات الطلاب في المقرر الدراسي. وعلى هذا النحو، يمكن النظر بدلاً من ذلك في تجربة مماثلة (مثل امتحان الممارسة).
    3. إلى جانب المعلم، قم بتطوير مفتاح الإجابة ومشاكل الامتحان وحلولها لاستخدامها في جمع بيانات الأداء على مستوى الحبيبية (أي السؤال بالسؤال) و/أو المستوى الكلي (أي الامتحان بأكمله) اعتماداً على أهداف البحث
    4. اطلب من المدرب أيضًا تقديم أي مواد إضافية تستخدم عادةً في امتحاناتهم (مثل أوراق الغش) أو أي مواد مسموح بها (مثل الكتب المدرسية وقائمة المراجع) التي تستخدم عادة في مقرراتهم الدراسية. وينبغي أن يكون القائمون على التجارب مستعدين لتوفير هذه الأدوات للمشاركين.
    5. تأكد من أن بيئة الاختبار توازي الإعداد التجريبي (على سبيل المثال، أوقات الامتحان، وتقديم مركز اختبار الامتحان أو الفصول الدراسية، وما إلى ذلك) وميزاته مثل المساحة المكتبية، والإضاءة، ودرجة حرارة الغرفة، من بين أمور أخرى.
  2. فيما يتعلق بإدراج الدراسة الاستقصائية
    1. ورهنا بعدد الأسئلة المتعلقة بالدراسة الاستقصائية، سيكون من المهم حساب الأوقات التقريبية؛ قد يستغرق الأمر من المشاركين إكمال أسئلة الاستطلاع أثناء إجراء امتحانهم.
    2. تخصيص وقت اختبار إضافي لمراعاة الانقطاعات وتصميم برنامج الامتحان لإعادة الطلاب إلى مشكلة امتحان معينة إذا قام أحد المطالبة بالفحص بمقاطعتهم. أيضا، تأكد من أن هذا الوقت انقطاع متسقة بين المشاركين (على سبيل المثال، بداية، وسط، ونهاية الامتحان).
    3. اعتمادا على نوع التصميم التجريبي، إذا كان هناك حاجة إلى نوع الحبيبية من الردود (على سبيل المثال، سؤال بسؤال)، تخطط لعرض مشكلة الامتحان أولا، ثم دفع المشاركين للرد على سؤال المسح، ومن ثم السماح للمشاركين للدخول في الاستجابة (على سبيل المثال، النص المفتوح، والاختيار المتعدد، وما إلى ذلك). وسيتيح ذلك للمشاركين أولاً عرض المشكلة والرد على سؤال الدراسة الاستقصائية وفقاً للمشكلة المعروضة. إذا كان التصميم التجريبي على مستوى ماكرو، فتأكد من السماح للمشاركين بالتفكير في تجربة الامتحان حتى هذه النقطة قبل الاستجابة.
      ملاحظة: النظريات والفرضيات مهمة للنظر في هذه الخطوة كما اختيار نوع معين من عرض عنصر (على سبيل المثال، المسح، الامتحان) سوف يهم. على سبيل المثال، إذا دراسة الفعالية الذاتية، يتم تقييم هذا على أفضل وجه على مستوى سؤال الاختبار، في حين أن مشاعر الإنجاز الأكاديمي عادة ما يتم طرحها قبل وأثناء وبعد الامتحان.
  3. فيما يتعلق بمستشعرات النشاط الكهربائي
    1. لضمان عدم الإفراط في الضغط على المشاركين بسبب البروتوكول التجريبي، تشمل فترات المعايرة والاسترخاء طوال تجربة الامتحان. ويمكن أن تتمثل إحدى الاستراتيجيات في السماح للمشاركين بإعادة تركيز اهتمامهم بين الأسئلة. بدءا ً بسؤال بسيط للاستجابة (على سبيل المثال، "أي يوم من أيام الأسبوع نحن فيه؟") والسماح للمشاركين في 30 s بالراحة بين كل سؤال امتحان.
      ملاحظة: نضع في اعتبارنا أن فهم تصميم الامتحان الأسئلة نفسها والتنبؤ ما ردود فعل الطلاب قد تكون مهمة (على سبيل المثال، زيادة الأحمال المعرفية أو الكفاءة العصبية37)لأنها يمكن أن تؤثر على علامة اللعاب وبيانات EDA جمع. على سبيل المثال، يجب أن تكون جميع أسئلة الامتحان في شكل إدخال مقال، الأمر الذي يتطلب حركة اليد التي يمكن أن تؤثر على بيانات EDA24،25 أو يمكن تصميم الامتحان من خلال مستويات مختلفة من الصعوبة، والتي يمكن أن تؤثر على الطلاب الأحمال المعرفية أو الكفاءة العصبية37.
    2. تأكد من أن برنامج ختم الوقت سوف يفسر أي تغييرات في تجربة الامتحان (على سبيل المثال، فترات المعايرة، وبداية وتعويض أسئلة المعايرة في الفترات الفاصلة، وأسئلة المسح التي تبدأ وتعوض، والبدء والانتهاء من الامتحان). وهذه خطوة هامة لأنها ستسمح بمطابقة مصدر البيانات، مما سيحدد الفواصل الزمنية أو الأحداث التي يتعين معالجتها وتحليلها.
  4. فيما يتعلق باستخدام العلامات الحيوية اللعابية
    1. يجب أن تضع في اعتبارها متى لجمع العلامات الحيوية اللعابية.
      ملاحظة: عادة ما يتم استكشاف دراسات العلامات الحيوية اللعابية من خلال تصميم ما قبل ما بعد ما بعد32،33،34،35،36. كما الكورتيزول يستغرق 20 دقيقة للرد على الإجهاد14، وهناك حاجة إلى هذه التأخيرات الزمنية لمراقبة ظهور الكورتيزول والانتعاش. في حالة استعداد الطلاب للامتحان، قد يشعر المشاركون بالقلق إزاء إجراء الامتحان، وبالتالي، قد لا يكون من الممكن إجراء قبل البدء. ومن المهم أيضا عدم مقاطعة الطلاب بشكل متكرر أثناء الامتحان. في دراستنا، اخترنا جمع اللعاب مرة واحدة قبل ظهور، مرة واحدة خلال، مباشرة بعد، و 20 دقيقة بعد الامتحان بهدوء ممكن للحد من الاضطرابات. ويرد في الشكل 3جدول زمني لاختبار العينة.
    2. في برنامج الامتحان، قم بتضمين المطالبات في الوقت المناسب للمشاركين عندما يحين الوقت لجمع اللعاب. تضمين جهاز ضبط الوقت 60 ثانية، لذلك المشاركين على بينة من مدة جمع اللعاب. عودة المشاركين إلى المشكلة التي كانوا يعملون عليها في الامتحان بمجرد الانتهاء من 60 ق.

4 - اعتبارات تجهيز البيانات وتحليلها

  1. الدراسه الاستقصائيه
    1. تأكد من أن مخرجات البيانات تحمل علامات وتنظم بشكل مناسب للسماح بإدارة البيانات بفعالية وضمان قدرة البرامج الإحصائية (على سبيل المثال، SPSS وSAS) على إجراء أي تحليل مطلوب.
    2. تحديد أي بيانات محتملة أكثر تفوقاً استناداً إلى معايير الكشف عن المسح38 وكذلك أي بيانات محددة من خلال البيانات الديمغرافية التي تم جمعها سابقاً (مثل الحالات الطبية).
    3. تحديد نوع التحليل الإحصائي و/أو النمذجة لإجراء استناداً إلى الأسئلة البحثية المعمول بها و/أو الفرضيات
  2. النشاط الكهربائي
    1. لاحظ أن مخرجات البيانات الكهربائية قد تختلف حسب الشركة. بالنسبة للجهاز المستخدم في هذه الدراسة31،يتم عرض مخرجات البيانات كعمود واحد مع وقت بدء يقاس في GMT، متبوعاً بتواتر جمع البيانات وEDA المقاسة في microSiemens. ثم تزيد بيانات EDA وفقاً لتواتر جمع البيانات. بما أن البيانات تعتمد على وقت الظهور، قم بتحويل هذا الوقت إلى UNIX الوقت وفقًا لبروتوكولات التصنيع والبروتوكولات السابقة30. وسيسمح ذلك بمزامنة أكثر سلاسة لتغييرات بيانات EDA خلال التجربة.
    2. تحديد وإزالة أي مصادر الشركة المصنعة المحتملة من القيم الخارجية، مثل خلل الاستشعار، وجمع البيانات غير كاملة، أو ضعف الاتصال من الأقطاب الكهربائية في الجلد. وسيتم تعريف هذه القيم بالقيم السالبة أو بأجزاء البيانات المستمرة الثابتة القريبة من الصفر في ورقة إخراج البيانات.
    3. تحديد وإزالة أي مصادر محتملة يتم إنشاؤها من قبل المستخدم من القيم الخارجية مثل الحركات غير المنتظمة (على سبيل المثال، ضرب اليد مكتب أو التنصت العصبي)، والمسح أو فترات جمع العلامات الحيوية اللعابية، أو تغييرات كبيرة في درجات حرارة الجسم أو قراءات ضغط حجم الدم .
    4. لإزالة الضوضاء بسبب الحركة، قم بسلسلة الخطوات التالية:
      1. أولاً، قم بالمسح الضوئي من خلال ملفات تعريف التسارع (ACC) الخاصة بالمشاركين، التي يوفرها مستشعر المعصم أيضًا. لاحظ أن البيانات سيكون لها أعمدة X و Y و Z تشير إلى حركات يد أفقية وعمودية ومكانية ثلاثية الأبعاد على التوالي. حساب المتوسط المتحرك لهذه البيانات التسارع وفقا للمسافة الإقليدية (L2-نورم)39،53 المعادلة لحساب الحركة الإجمالية:
        Equation 1
      2. حساب الانحراف المعياري لقيم المسافة الإقليدية لمجموعة المشاركين بأكملها وترتيبترتيبها. حساب قيم متوسط المسافة الإقليدسية أيضاً.
      3. حساب معامل التباين في قيم المسافة الإقليدية لتحديد نسب الإشارة إلى الضوضاء40 وفقاً للمعادلة التالية:
        Equation 2
        ملاحظة: يشير معامل قيم التباين التي تتجاوز درجة 1 إلى تجاوز ويجب إزالته اعلى من التحليل وفقًا للتوصيات في معالجة بيانات الإشارات33.
      4. بمجرد إزالة الضوضاء بسبب الحركة، حدد العتبة المطلوبة لتصفية البيانات. لهذا، حساب الحدود العليا والسفلى من 95٪ من الانحراف المعياري للإشارات. يمكن إزالة أي بيانات خارج هذه النطاقات إما من مجموعة البيانات / التحليل أو تنسب وفقا لأهداف وغايات الباحث. لهذه الدراسة، اخترنا أن متوسط النطاقات الخارجية مع البيانات المقبولة المحددة.
      5. العودة إلى بيانات EDA واستخدام بيانات التسارع ختمها الوقت لتحديد الفترات المقابلة من EDA (والتي تم أيضا ختمها الوقت).
        ملاحظة: لمزامنة التسارع والبيانات الكهربائي، لاحظ أن ترددات التسجيل مختلفة (4 هرتز لEDA و 32 هرتز لACC) بحيث يجب أولاً محاذاتها. وبما أنه سيكون هناك، بطبيعتها، بيانات لجنة التنسيق الإدارية أكثر من بيانات EDA، استخدم متوسط قيم EDA لمراعاة هذا الاختلاف.
    5. بمجرد تنظيف مجموعات بيانات EDA41،42 على الرغم من بيانات مقياس التسارع المصفاة، والمضي قدما لفصل إشارات منشط (خط الأساس) وphasic (فوري، رد الفعل) باستخدام الأدوات المنصوص عليها (على سبيل المثال، Ledalab، EDA إكسبلورر)43 ،44، للتحليل الإحصائي، في المقام الأول يتم استخدام البيانات الطوراسية، وتصفية EDA والقيم (على سبيل المثال، الأحجام، وعدد القمم، وأوقات الكمون) على أساس سؤال البحوث / فرضية واستخدام الأساليب التي وصفها بوسيان22،23.
  3. العلامة الحيوية اللعابية
    1. لكل من الكورتيزول واللعاب ألفا أميليز الاختبارات، اتبع بروتوكولات الشركة المصنعة22،23،24،25،26،27،28 و توصيات فني حول شروط الاستخدام والتخزين والمناولة العينات.
    2. تدور عينات ذاب في 1500 × ز في 4 درجة مئوية. تأكد من إزالة مسحات بعناية وأن قارورة لديها supernatant اللعاب في الجزء السفلي من القارورة لضمان فصل المخاط.
    3. كممارسة جيدة، قبل اتباع بروتوكولات الاختبار، قم بطلاء الآبار العازلة باستخدام غسالة لوحة قبل المعالجة. وهذا مهم بشكل خاص للكورتيزون.
    4. التأكد من أن قارئ لوحة الكثافة البصرية قد تمت برمجته مسبقاً إلى درجات الحرارة المناسبة (على سبيل المثال، تتطلب عينات sAA درجات حرارة حضانة تبلغ 37 درجة مئوية في حين تتطلب عينات الكورتيزول قراءات لدرجة حرارة الغرفة) والأطوال الموجية (أي أن sAA يتطلب 405 نانومتر والكورتيزول يتطلب 450 نانومتر و 490-492 نانومتر مرشحات مرجعية). لsAA الاختبارات، فمن المستحسن أن قارئ لوحة المستخدمة لديه كل من شاكر وحاضنة في الداخل.
    5. اتبع بروتوكولات الشركة المصنعة34و35 لحساب قيم التركيز لكل عينة والنسبة المئوية المقابلة داخل وبين التبذير من معامل التباين (%CV) المعادلات لتحديد القيم الخارجية من مجموعة البيانات (يتم حساب هذا بشكل مختلف مقارنة بالمعادلة المقدمة سابقاً). يرجى ملاحظة أنه، بالنسبة لـ sAA، تتبع أرقام الكثير المستخدمة في عناصر التحكم لأنها غير موحدة.
      1. أولاً، متوسط %CV لعناصر التحكم حسب رقم المجموعة ثم قم بمتوسط هذه القيم للحصول على متوسط كبير % درجة السيرة الذاتية.
      2. بالنسبة للعينات، توصي الشركة المصنعة بأن يكون فحص العينات الداخلي لـ % CV أقل من 10% بينما يجب أن يكون لعناصر التحكم نسبة السيرة الذاتية البينية تحت 15%34و35. ومع ذلك، فإن قيم السيرة الذاتية% هذه تعتمد بشكل كبير على الظروف المختبرية والمعدات المستخدمة لإجراء البحث. على هذا النحو، والنظر في طرق بديلة للتحقق من الفحص المناعي حسب الحاجة45.
    6. تجميد عينات اللعاب عند -80 درجة مئوية بعد الفحص للسماح بالتحقق من صحته. لا تجمد ذوبان أكثر من مرة لمنع المزيد من التدهور الأنزيمي للعينات أو الضوابط.
  4. تثليث البيانات
    1. اعتمادا على سؤال البحث أو فرضية، وربط المتغيرات ذات الصلة. تأكد من أن جميع القيم الخارجية والبيانات تتم معالجتها مسبقًا بشكل مناسب وتصفيتها قبل الاستخدام46.
    2. تحديد ما إذا كان حجم العينة، ونقاط جمع البيانات، والقوة الإحصائية الملاحظة، والأسئلة أو الفرضيات البحثية تتطلب دمج البيانات47،أو استخدام التقنيات التحليلية المتكررةالتدابير 48،49، 50.
    3. حساب الاختلافات بين الأفراد في وقت المهمة51 والتأخير في الاستجابة للعلامات الحيوية اللعابية للإجهاد14،واستخدام الطوابع الزمنية، أو تحديد الأحداث لمزامنة مجموعات البيانات معا.
    4. استخدام النماذج الإحصائية والبرامج، وتحليل مجموعة البيانات، وتفسير النتائج.

يحتوي على ملفات مضغوطة 16.  يحتوي كل ملف مضغوط على كافة اختبارات EOL لفصل أساسي معين.  سوف يريدون فك ضغط هذا الملف، ومن ثم يحصل تحميل كل ملف مضغوط بشكل فردي في قماش.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

في هذه الدراسة، كنا مهتمين بدراسة تأثيرات الفعالية الذاتية والأداء والفسيولوجية (أجهزة استشعار EDA) والاستجابات البيولوجية (sAA والكورتيزول) لطلاب الهندسة الجامعية أثناء إجراء امتحان الممارسة. والبيانات المعروضة هي مجموعة فرعية تمثيلية من العينات: (أ) عينة نظرت في الدراسات الاستقصائية وأجهزة الاستشعار الكهربائية (تصميم التجربة ألف) و(ب) التي شملت نفس الامتحان إلى جانب بيانات العلامات البيولوجية اللعابية (تصميم التجربة باء). في حين أننا جمعنا بيانات العواطف في هذه الدراسة، ونحن لن نقدمذلك، كما كان هدفنا لإظهار البيانات الحبيبية في الوقت الحقيقي بدلا من نقاط زمنية محددة في بداية أو وسط أو نهاية الامتحان، وهو المكان الذي تم جمع بيانات العواطف.

كما هو مبين في الشكل 4، تمت مقارنة درجة صعوبة الامتحان وفقا للاستجابة الجماعية للطلاب عبر التصاميم التجريبية. أيضا، تم رسم متوسط EDA كوظيفة من الطلاب ... على الرغم من أن درجة الصعوبة كانت هي نفسها بالنسبة للتصميمين، تم العثور على الاختلافات المتعارضة في متوسط قيم EDA بين الاستجابات الصحيحة وغير الصحيحة عبر درجات مختلفة من الفعالية الذاتية. بالنسبة للتصميم التجريبي A (أجهزة الاستشعار والاستقصاءات EDA)، يعني زيادة EDA للحصول على درجة منتصف SE للطلاب الذين أجابوا بشكل غير صحيح على أسئلة الامتحان مقارنة مع الطلاب الذين أجابوا على الأسئلة بشكل صحيح(p < 0.001). للتصميم التجريبي B (أجهزة الاستشعار EDA، والدراسات الاستقصائية، والمؤشرات الحيوية اللعابية)، يعني قيم EDA متنوعة حيث تم العثور على تأثير معاكس لدرجات SE منخفضة(p < 0.05) ودرجات SE عالية(p < 0.01)، على التوالي.

لفهم أي تأثيرات اللعاب المحتملة، تم تطبيع متوسط EDA وكذلك الكورتيزول وsAA قيم الفحص لمجموعة نقاط البيانات في الامتحان (بداية، وسط، نهاية، و 20 دقيقة بعد الامتحان)(الشكل 5)للتصميم التجريبي B. من المهم ملاحظة أن متوسط قيم EDA لهذا الجدول تم اقتطاعها على فترات 60 s أثناء الإطار الزمني المحدد مسبقاً للسماح بإجراء مقارنات بين كل علامة اللعاب. وتشير البيانات إلى أن مستويات EDA انخفضت من بداية إلى نهاية الامتحان، وهذه المستويات تعافى من علامة 20 دقيقة بعد الامتحان. وتوازي هذه الاتجاهات في بيانات الكورتيزول وsAA. تم العثور على أهمية إحصائية، كما تم تحديدها من خلال ANOVA، بين EDA وSAA في بداية ومنتصف الامتحان(p < 0.05 لكلا الوقتين) في حين أظهرت EDA والكورتيزول أهمية بين منتصف ونهاية الامتحان(ص < 0.01 و p < 0.05, على التوالي). وبحلول علامة 20 دقيقة، بدأت EDA وSAA(p < 0.lt; ) والكورتيزول وsAA(p < 0.05) تظهر أهمية بين بعضها البعض.

Figure 1
الشكل 1 الإعداد التجريبي عند استخدام المسوحات وأجهزة الاستشعار الكهربائي لدراسة تجارب الفحص. تُظهر الصورة التصميم التجريبي A (أجهزة الاستشعار والمسح) وB (أجهزة الاستشعار والمسح والعلامات الحيوية اللعابية). الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

Figure 2
الشكل 2 تمثيل تخطيطي لكيفية احتواء المشاركين وبدء تشغيل جهاز الاستشعار الكهربائي. تُظهر الصورة A (في اليسار) موضع زر البدء على جهاز الاستشعار بينما تُظهر الصورة B (على اليمين) موضع أقطاب EDA على معصم المشارك. الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

Figure 3
الشكل 3 تمثيل جدول زمني تجريبي عند تضمين المسوحات، والمؤشرات الحيوية اللعابية، وأجهزة الاستشعار الكهربائي. الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

Figure 4
الشكل 4 درجة الصعوبة. درجة صعوبة الامتحان وفقا لأداء الطالب الجماعي ومتوسط EDA كدالة للتصنيف مقياس الفعالية الذاتية من قبل المشاركين للردود الصحيحة وغير الصحيحة للتصميم التجريبي A (A و B) والتجريبية تصميم B(C و D). N = 15 مشاركاً لكل تصميم؛ يتم الإبلاغ عن البيانات على أنها متوسط ± خطأ قياسي للمتوسط (ممثلة في أشرطة الخطأ)؛ خطوط متقطعة على لوحات A و C تمثل حدود نطاقات معتدلة من الصعوبة (بين 0.3 إلى 0.8)52؛ *p < 0.05, **p < 0.01, و ***p < 0.001, مما يعني وجود فرق كبير إحصائيا. الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

Figure 5
الشكل 5 تطبيع SAA، الكورتيزول ومتوسط EDA. تطبيع SAA، الكورتيزول ومتوسط EDA للتصميم التجريبي B مقارنة في فترات 60 ق في فترات زمنية محددة خلال الامتحان (بداية، منتصف، نهاية، 20 دقيقة بعد). N = 15; يتم الإبلاغ عن البيانات في المتوسط ± خطأ قياسي من المتوسط (ممثلة في أشرطة الخطأ)؛ *p < 0.05 and **p < 0.01, مما يعني وجود فرق كبير إحصائيا. الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

وعلى الرغم من استخدام التدابير الفسيولوجية في العديد من سياقات التعلم الأصيلة، فمن الأهمية بمكان تصميم بيئة دراسية تضع في اعتبارها حدود التكنولوجيا الحالية. يوازن تصميمنا بين الحاجة إلى بيئة اختبار أصيلة ويستوعب التكنولوجيا. إن الحد بشكل مريح من حركة المشاركين، والحد من المقاطعات غير المقصودة، واختبارات المشاركين في الوقت هي جميعها خطوات حاسمة داخل البروتوكول.

الفضاء وحساب أجهزة الاستشعار الكهربائي قد تجعل الدراسة غير عملية للباحثين مع أموال البحوث المحدودة. ومع ذلك، بمجرد شراؤها، هذه أجهزة الاستشعار لها استخدامات غير محدودة. يجب معالجة العلامات الحيوية اللعابية في المختبر وأن تكون لها نفقات كبيرة لكل عينة قبل وبعد المعالجة. ومن المهم أيضا النظر في الظروف والمعدات المختبرية الخاصة المستخدمة، حيث قد تكون هناك حاجة إلى أساليب بديلة للتحقق من الفحص اللعابي لتحديد النسب المئوية للفحص الداخلي والداخلي للسيرة الذاتية.

ويعتبر البروتوكول خطوة هامة إلى الأمام في تطبيق النهج المتعددة الوسائط في دراسة العواطف الأكاديمية. يزيد البروتوكول من دقة قياسات EDA من خلال تحديد الوقت لردود المشاركين مع تكرار بيئة اختبار أصيلة، والتي تمكن من إجراء دراسات أكثر موضوعية في الوقت الحقيقي للدورات الدراسية للطلاب والدراسات الدراسية، ومعالجة القيود التي حدت من الدراسات البحثية السابقة التي ركزت على التعلم والأداء. من الممكن تعديل هذه التقنية لتشمل أنشطة التعلم عبر الإنترنت التي تتطلب التقاط ضغطة المفاتيح. ومن الممكن أيضا استخدام البروتوكول لدراسات الخداع حيث يتم تصميم صعوبة الاختبار أو المطالبات القائمة على النص الحالي مسبقا للتأثير على توقعات الطلاب للاختبار.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

وليس لدى أصحاب البلاغ ما يكشفون عنه.

Acknowledgments

وتستند هذه المواد إلى العمل الذي تدعمه جزئيا المؤسسة الوطنية للعلوم رقم EED-1661100 بالإضافة إلى منحة من صندوق الأمم المتحدة للضمان الاجتماعي منحت لدارسي كريستنسن (رقم 120214). أي آراء أو استنتاجات أو استنتاجات أو توصيات تم التعبير عنها في هذه المواد لا تعكس بالضرورة آراء أو استنتاجات أو توصيات من قوات الأمن الوطني أو اتحاد الولايات المتحدة. ونود أن نشكر شيري بنسون على مناقشاتها الرقيقة وتوصياتها لتحليلنا الإحصائي.

مساهمات المؤلفين في هذه الورقة هي كما يلي: فيلانويفا (تصميم البحوث، وجمع البيانات وتحليلها، والكتابة، والتحرير)؛ هوسمان (تصميم البحوث، وجمع البيانات، والكتابة، والتحرير)؛ كريستنسن (جمع البيانات وتحليلها، والكتابة، والتحرير)؛ [يومّنس] (معطيات تجميع وتحليل, كتابة, وتحرير); خان (جمع البيانات وتحليلها، والكتابة، والتحرير)؛ Vicioso (جمع البيانات وتحليلها وتحريرها)؛ لامبكينز (جمع البيانات وتحريرها)؛ غراهام (جمع البيانات وتحريرها)

Materials

Name Company Catalog Number Comments
1.1 cu ft medical freezer Compact Compliance # bci2801863 They can use any freezer as long as it can go below -20 degrees Celsius; these can be used to store salivary samples for longer periods of time (~4 months) before running salivary assays.
Camping Cooler Amazon (any size/type) Can be used to store salivary samples during data collection
E4 sensor Empatica Inc E4 Wristband Rev2 You can use any EDA sensor or company as long as it records EDA and accelerometry
EDA Explorer https://eda-explorer.media.mit.edu/ (open-source) Can be used to identify potential sources of noise that are not necessarily due to movement
Laptops Dell Latitude 3480 They can use any desktop or laptop
Ledalab http://www.ledalab.de/ (open-source) Can be used to separate tonic and phasic EDA signals after following filtration steps
MATLAB https://www.mathworks.com/products/matlab.html (version varies according to updates) To be used for Ledalab, EDA Explorer, and to create customized time-stamping programs.
Salivary Alpha Amylase Enzymatic Kit Salimetrics ‎# 1-1902 For the salivary kits, you should plan to either order the company to analyze your samples and/or go to a molecular biology lab for processing
Salivary Cortisol ELISA Kit Salimetrics # ‎1-3002 For the salivary kits, you should plan to either order the company to analyze your samples and/or go to a molecular biology lab for processing
Testing Divider (Privacy Shields) Amazon #60005 They can use any brand of testing shield as long as they cover the workspace
Web Camera Amazon Logitech c920 They can use any web camera as long as it is HD and 1080p or greater

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. William, J. What is an emotion? Mind. 9 (34), 188-205 (1884).
  2. Pekrun, R., Linnenbrink-Garcia, L. Emotions in education: Conclusions and future directions. International handbook of emotions in education. Pekrun, R., Linnenbrink-Garcia, L. , Routledge Press. London. 659-675 (2014).
  3. Pekrun, R. The control-value theory of achievement emotions: Assumptions, corollaries, and implications for educational research and practice. Educational Psychology Review. 18 (4), 315-341 (2006).
  4. Pekrun, R., Perry, R. P. Control-value theory of achievement emotions. International Handbook of Emotions in Education. , 120-141 (2014).
  5. Pekrun, R., Stephens, E. J., et al. Academic emotions. APA Educational Psychology Handbook. Harris, K. R., et al. , American Psychological Association. Washington, D.C. 3-31 (2011).
  6. Bandura, A. Self-efficacy: The exercise of control. , W. H. Freeman & Co. New York, NY. (1997).
  7. Bandura, A. Social foundations of thought and action: A social cognitive theory. , Prentice Hall. Upper Saddle River, New Jersey. (1986).
  8. Bandura, A. Guide for constructing self-efficacy scales. Self-efficacy beliefs of adolescents. Pajares, F., Urdan, T. , Information Age Publishing. Charlotte, NC. 307-337 (2006).
  9. Jarrell, A., Harley, J. M., Lajoie, S., Naismith, L. Success, failure and emotions: examining the relationship between performance feedback and emotions in diagnostic reasoning. Educational Technology Research and Development. 65 (5), 1263-1284 (2017).
  10. Pekrun, R., Bühner, M. Self-report measures of academic emotions. International Handbook of Emotions in Education. Pekrun, R., Linnenbrink-Garcia, L. , Routledge Press. London. 561-566 (2014).
  11. Nett, U. E., Goetz, T., Hall, N. C. Coping with boredom in school: An experience sampling perspective. Contemporary Educational Psychology. 36 (1), 49-59 (2011).
  12. Azevedo, R. Defining and measuring engagement and learning in science: Conceptual, theoretical, methodological, and analytical issues. Educational Psychologist. 50 (1), 84-94 (2015).
  13. Spangler, G., Pekrun, R., Kramer, K., Hofman, H. Students’ emotions, physiological reactions, and coping in academic exams. Anxiety, Stress, & Coping. 15 (4), 413-432 (2002).
  14. Husman, J., Cheng, K. C., Puruhito, K., Fishman, E. J. Understanding engineering students stress and emotions during an introductory engineering course. American Society of Engineering Education. , Paper ID #13148 (2015).
  15. Vedhara, K., Hyde, J., Gilchrist, I., Tytherleigh, M., Plummer, S. Acute stress, memory, attention and cortisol. Psychoneuroendocrinology. 25 (6), 535-549 (2000).
  16. Berenbaum, S. A., Moffat, S., Wisniewski, A., Resnick, S. Neuroendocrinology: Cognitive effects of sex hormones. The Cognitive Neuroscience of Development: Studies in Developmental Psychology. de Haan, M., Johnson, M. H. , Psychology Press. 207-210 (2003).
  17. Lundberg, U., Frankenhaeuser, M. Pituitary-adrenal and sympathetic-adrenal correlates of distress and effort. Journal of Psychosomatic Research. 24 (3-4), 125-130 (1980).
  18. Nater, U. M., Rohleder, N. Salivary alpha-amylase as a non-invasive biomarker for the sympathetic nervous system: Current state of research. Psychoneuroendocrinology. 34 (4), 486-496 (2009).
  19. Denson, T., Spanovic, M., Miller, N., Cooper, H. Cognitive appraisals and emotions predict cortisol and immune responses: A meta-analysis of acute laboratory social stressors and emotion inductions. Psychological Bulletin. 135 (6), 823-853 (2009).
  20. Van Stegeren, A. H., Wolf, O. T., Kindt, M. Salivary alpha amylase and cortisol responses to different stress tasks: Impact of sex. International Journal of Psychophysiology. 69 (1), 33-40 (2008).
  21. Benedek, M., Kaernbach, C. A continuous measure of phasic electrodermal activity. Journal of Neuroscience Methods. 190 (1), 80-91 (2010).
  22. Boucsein, W., Backs, R. W. Engineering psychophysiology as a discipline: Historical and theoretical aspects. Engineering psychophysiology. Issues and applications. Backs, R. W., Boucsein, W. , Lawrence Erlbaum. Mahwah, NJ. 3-30 (2000).
  23. Boucsein, W., Backs, R. W. The psychophysiology of emotion, arousal, and personality: Methods and models. Handbook of digital human modeling. Duffy, V. G. , CRC. Boca Raton. 35-38 (2009).
  24. Turpin, G., Shine, P., Lader, M. H. Ambulatory electrodermal monitoring: effects of ambient temperature, general activity, electrolyte media, and length of recording. Psychophysiology. 20, 219-224 (1983).
  25. Posada-Quintero, H. F., et al. Timevarying analysis of electrodermal activity during exercise. PLoS ONE. 13 (6), e0198328 (2018).
  26. Lobstein, T., Cort, J. The relationship between skin temperature and skin conductance activity: Indications of genetic and fitness determinants. Biological Psychology. 7, 139-143 (1978).
  27. Scholander, T. Some measures of electrodermal activity and their relationships as affected by varied temperatures. Journal of Psychosomatic Research. 7, 151-158 (1963).
  28. Schwerdtfeger, A. Predicting autonomic reactivity to public speaking: don't get fixed on self-report data! International Journal of Psychophysiology. 52 (3), 217-224 (2004).
  29. Braithwaite, J. J., Watson, D. G., Jones, R., Rowe, M. A guide for analysing electrodermal activity (EDA) & skin conductance responses (SCRs) for psychological experiments. Psychophysiology. 49 (1), 1017-1034 (2013).
  30. Villanueva, I., Valladares, M., Goodridge, W. Use of galvanic skin responses, salivary biomarkers, and self-reports to assess undergraduate student performance during a laboratory exam activity. Journal of Visualized Experiments. (108), e53255 (2016).
  31. Empatica, E4 wristband from Empatica: User’s manual. Empatica. , 1-32 (2018).
  32. Salimetrics, Collection methods: Passive drool using the saliva collection aid. Salimetrics Technical Summary. , 1-2 (2018).
  33. Salimetrics, Collection methods: Passive drool using the saliva collection aid. Salimetrics Technical Summary. , 1-2 (2018).
  34. Salimetrics, Expanded range high sensitivity salivary cortisol enzyme immunoassay kit. Salimetrics Technical Summary. , 1-21 (2016).
  35. Salimetrics, Salivary α-amylase kinetic enzyme assay kit. Salimetrics Technical Summary. , 1-17 (2016).
  36. Moore, D. Innovative Hormone Testing: Saliva Test Specifications, ZRT Laboratory Reports. , Available from: https://www.zrtlab.com/resources/ (2014).
  37. Call, B., Goodridge, W., Villanueva, I., Wan, N., Jordan, K. Utilizing electroencephalography measurements for comparison of task-specific neural efficiencies: spatial intelligence tasks. Journal of Visualized Experiments. (114), (2016).
  38. Ruel, E. E., Wagner, W. E. III, Gillespie, B. J. The practice of survey research: theory and applications. , SAGE Publications. Thousand Oaks, CA. (2016).
  39. Barrett, P. Euclidean distance: raw, normalized, and double-spaced coefficients. The Technical Whitepaper Series. 6, 1-26 (2005).
  40. Groeneveld, R. A. Influence functions for the coefficient of variation, its inverse, and CV comparisons. Communications in Statistics- Theory and Methods. 40 (23), 4139-4150 (2011).
  41. Tronstad, C., Staal, O. M., Sælid, S., Martinsen, ØG. Model-based filtering for artifact and noise suppression with state estimation for electrodermal activity measurements in real time. 37th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. , 2750-2753 (2015).
  42. Routray, A., Pradhan, A. K., Rao, K. P. A novel Kalman filter for frequency estimation of distorted signals in power systems. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. 51 (3), 469-479 (2002).
  43. Benedek, M., Kaernbach, C. A continuous measure of phasic electrodermal activity. Journal of Neuroscience Methods. 190, 80-91 (2010).
  44. Taylor, S., et al. Automatic Identification of Artifacts in Electrodermal Activity Data. 37th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. , 1934-1937 (2015).
  45. Andreasson, U., et al. A practical guide to immunoassay method validation. Frontiers in Neurology. 6 (179), 1-8 (2015).
  46. Adam, E. K., Kumari, M. Assessing salivary cortisol in large-scale, epidemiological research. Psychoneuroendocrinology. 34 (10), 1423-1436 (2009).
  47. Pruessner, J. C., Kirschbaum, C., Meinlschmid, G., Hellhammer, D. H. Two formulas for computation of the area under the curve represent measures of total hormone concentration versus time-dependent change. Psychoneuroendocrinology. 28 (7), 916-931 (2003).
  48. Girden, E. R. ANOVA: Repeated measures. , Sage. Thousand Oaks, CA. (1992).
  49. Raudenbush, S. W., Bryk, A. S. Hierarchical linear models: Applications and data analysis methods (Vol. 1). , Sage. Thousand Oaks, CA. (2002).
  50. Duncan, T. E., Duncan, S. C., Strycker, L. A. An introduction to latent variable growth curve modeling: Concepts, issues, and application. , Routledge. Abingdon, United Kingdom. (2013).
  51. Mehta, P. D., West, S. G. Putting the individual back into individual growth curves. Psychological Methods. 5 (1), 23-43 (2000).
  52. Exploring relationships between electrodermal activity, skin temperature, and performance during engineering exams. Khan, M. T. H., Villanueva, I., Vicioso, P., Husman, J. IEEE Frontiers in Education Conference (FIE) Conference, Oct 16 to 19, 2019, Cincinnati, OH, USA, , (Accepted).
  53. Stretched Too Much? A Case Study of Engineering Exam-Related Predicted Performance, Electrodermal Activity, and Heart Rate. Christensen, D., Khan, M. T. H., Villanueva, I., Husman, J. 47th SEFI Conference, 16-19 Sept 2019, Budapest, HU, , (Accepted).

Tags

السلوك، العدد 151، في الوقت الحقيقي، الفحص، الأداء، متعدد التخصصات، متعدد الوسائط، التجريبية
تصميم تجريبي متعدد التخصصات ومتعدد الوسائط لدراسة تجارب الفحص الأصيل في الوقت الحقيقي تقريباً
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Villanueva, I., Husman, J.,… More

Villanueva, I., Husman, J., Christensen, D., Youmans, K., Khan, M. T., Vicioso, P., Lampkins, S., Graham, M. C. A Cross-Disciplinary and Multi-Modal Experimental Design for Studying Near-Real-Time Authentic Examination Experiences. J. Vis. Exp. (151), e60037, doi:10.3791/60037 (2019).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter